作者：Shayon Sengupta
編譯：深潮TechFlow
深潮導讀： Multicoin Capital 合夥人Shayon Sengupta 提出了一個顛覆性觀點：未來不僅是代理為人類工作，更重要的是人類為代理工作。他預測未來24 個月將出現首個「零員工公司」（Zero-Employee Company）——由代幣治理的代理將籌集超10 億美元解決未解決的問題，並向為其工作的人類分發超1 億美元。
短期內代理需要人類多於人類需要代理，這將催生新型勞動市場。
加密軌道提供了理想的協調基礎：全球支付軌道、無需許可的勞動力市場、資產發行和交易基礎設施。
全文如下：
1997 年，IBM 的深藍擊敗了當時的世界冠軍加里·卡斯帕羅夫，國際象棋引擎很快就會超越人類變得清晰起來。有趣的是，準備充分的人類與電腦合作——這種安排通常被稱為「人馬」（centaur）——可以勝過那個時代最強的引擎。
熟練的人類直覺可以引導引擎的搜索，導航複雜的中局，並識別標準引擎遺漏的細微差別。結合計算機的暴力計算，這對組合往往能做出比單獨計算機更好的實際決策。
當我思考AI 系統在未來幾年對勞動市場和經濟的影響時，我預期會看到類似的模式出現。代理系統將向世界上未解決的問題釋放無數智慧單元，但如果沒有人類的強力指導和支持，它們將無法做到這一點。人類將引導搜尋空間並幫助提出正確的問題，讓AI 朝著答案努力。
今天的工作假設是代理將代表人類行事。雖然這很實用且不可避免，但當人類為代理商工作時，會出現更有趣的經濟解鎖。在接下來的24 個月裡，我預計會看到首個零員工公司（Zero-Employee Company），這是我的合夥人Kyle 在他的《2025 年前沿想法》部分中提出的概念。具體來說，我預計會發生以下情況：
- 一個由代幣治理的代理商將籌集超過10 億美元來解決一個未解決的問題（如治愈罕見疾病，或為國防應用製造奈米纖維）。
- 該代理將向人類分發超過1 億美元的付款（這些人類在現實世界中為代理工作，以實現代理的目標）。
- 出現一種新的雙重類別代幣結構，根據資本和勞動分離所有權（使財務激勵不是整體治理的唯一輸入）。
由於代理還遠未實現既有主權又能處理長期規劃和執行，短期內代理需要人類多於人類需要代理。這將產生新型勞動市場，實現代理系統與人類之間的經濟協調。
Marc Andreessen 的著名名言「電腦和網路的傳播將把工作分為兩類：告訴電腦做什麼的人，以及被電腦告訴做什麼的人」，今天比以往任何時候都更真實。我預計在快速演變的代理/人類層級中，人類將扮演兩個不同的角色——代表代理執行小型、賞金式任務的勞動貢獻者，以及提供戰略輸入以服務代理北極星的去中心化董事會。
本文探討代理人和人類將如何共同創造，以及加密軌道將如何為這種協調提供理想的基礎，透過研究三個指導性問題：
- 代理有什麼用？我們應該如何根據目標範圍對代理人進行分類，所需的人類輸入範圍在這些分類中如何變化？
- 人類將如何與代理人互動？人類輸入——戰術指導、情境判斷或意識形態一致性——如何融入這些代理人的工作流程（反之亦然）？
- 隨著人類輸入隨時間減少會發生什麼？隨著代理能力的提高，它們變得自給自足，即能夠獨立推理和行動。在這種範式中，人類將扮演什麼角色？
產生推理系統與從中受益的人之間的關係將隨著時間的推移而發生巨大變化。我透過從當今代理能力的現狀向前看，並從零員工公司的終局向後推導來研究這種關係。
當今的代理有什麼用？
第一代生成AI 系統——2022-2024 年時代基於聊天機器人的LLM，如ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 等——主要是旨在增強人類工作流程的工具。使用者透過輸入/輸出提示對與這些系統交互，解析回應，然後根據自己的判斷決定如何將結果帶入世界。
下一代生成AI 系統，或稱為“代理”，代表了一種新模式。像是具有「電腦使用」功能的Claude 3.5.1 和OpenAI 的Operator（即可以使用你的電腦的代理）這樣的代理程式能夠代表使用者直接與互聯網交互，並且可以自己做出決策。這裡的關鍵區別在於，判斷——最終是行動——由AI 系統行使，而不是人類。 AI 正在承擔以前為人類保留的責任。
這種轉變帶來了一個挑戰：缺乏確定性。與傳統軟體系統或工業自動化不同，後者在定義的參數內可預測地運行，代理依賴機率推理。這使得它們的行為在相同場景中不太一致，並引入了不確定性元素——這對關鍵情況並不理想。
換句話說，確定性與非確定性代理的存在自然將代理分為兩種分類方式：最擅長擴展現有GDP 的代理，並且更適合創造新GDP 的代理。
- 對於最擅長擴充現有GDP 的代理，根據定義，工作已經是已知的。自動化客戶支援、處理貨運代理合規性或審查GitHub PR 都是定義明確的有界問題的例子，代理可以直接將回應對應到一組預期結果。在這些領域，缺乏確定性通常是不好的，因為存在已知答案；不需要創造力。
- 對於最擅長創造新GDP 的代理，工作是導航高度不確定性和未知問題集以實現長期目標。這裡的結果更不直接，因為代理本質上沒有一組預期結果可以映射。這裡的例子包括罕見疾病的藥物發現、材料科學的突破，或運行全新的物理實驗以更好地理解宇宙的本質。在這些領域，缺乏確定性可能是有幫助的，因為缺乏確定性是一種生成創造力的形式。
專注於現有GDP 應用的代理商已經在釋放價值。像Tasker、Lindy 和Anon 這樣的團隊都在建立針對這項機會的基礎設施。然而，隨著時間的推移，隨著能力成熟和治理模型演變，團隊將把注意力轉移到建構能夠解決人類知識和經濟機會前沿問題的代理上。
下一批代理商需要指數級更多的資源，正是因為它們的結果是不確定且無界的——這些是我預計最引人注目的零員工公司。
人類將如何與Agent（智能體）互動？
今天的Agent 仍然缺乏執行某些任務的能力，例如那些需要與現實世界進行物理互動的任務（例如駕駛推土機），或需要「人工參與（human-in-the-loop）」的任務（例如發送銀行電匯）。
舉個例子，一個被指派識別和開採鋰礦（Lithium）任務的Agent，可能在處理地震數據、衛星圖像和地質記錄以尋找潛力礦點方面表現出色，但在嘗試獲取數據和圖像本身、解決解讀中的歧義，或者獲取許可證和簽約勞工來執行實際開採過程時，它就會碰壁。
這些限制要求人類作為「使能者（Enablers）」來增強Agent 的能力，提供完成上述任務所需的現實世界接觸點、戰術幹預和戰略輸入。隨著人類與Agent 之間關係的演變，我們可以區分出人類在Agent 系統中所扮演的不同角色：
首先是勞動貢獻者（Labor contributors） ，他們代表Agent 在現實世界中運作。這些貢獻者幫助Agent 移動物理實體，在需要人類出面的場合代表Agent，執行需要手腳協作的工作，或授予實驗實驗室、物流網路等的存取權限。
其次是董事會（Board of directors） ，負責提供策略輸入，優化驅動Agent 日常決策的局部目標函數，同時確保這些決策與定義Agent 宗旨的「北極星（North star）」目標保持一致。
除了這兩者，我還預見到人類將扮演資本貢獻者（Capital contributors）的角色，為Agent 系統提供資源，使其能夠去實現目標。這些資本起初自然會來自人類，隨著時間的推移也會來自其他Agent。
隨著Agent 的成熟，以及勞動和指導貢獻者數量的增加，加密軌道（Crypto rails）為人類與Agent 的協調提供了理想的基質——尤其是在一個Agent 指揮著說著不同語言、領取不同貨幣、居住在世界各地不同司法管轄區的人類的世界裡。 Agent 將為了實現其既定使命而無情地追求成本效率並利用勞動力市場。加密軌道是必不可少的，它能為Agent 提供一種協調這些勞動力和指導貢獻者的手段。
最近出現的由加密驅動的AI Agent，如Freysa 、 Zerebro和ai16z ，代表了資本形成方面的簡單實驗——關於這一點，我們已經寫過大量文章，將其視為在各種語境下加密原語和資本市場的核心解鎖。這些「 玩具」將為一種新興的資源協調模式鋪平道路，我預計該模式將按以下步驟發生：
- 第一步：人類透過代幣共同募集資本（初始Agent 發行，Initial Agent Offering？），建立廣泛的目標函數和護欄來告知Agent 系統的預期意圖，然後將募集到的資本控制權分配給該系統（例如，為精準腫瘤學開發新分子）；
- 第二步： Agent 思考分配該資本的步驟（如何縮小蛋白質折疊的搜尋空間，以及如何為推理工作量、製造、臨床試驗等編制預算），並透過客製化任務（Bounties）定義人類勞動貢獻者代其完成的行動（例如，輸入所有相關分子的集合，與AWS 簽署計算服務水平協議，並進行濕實驗室實驗）；
- 第三步：當Agent 遇到障礙或分歧時，它會在必要時向「董事會」徵求策略輸入（結合新論文、轉換研究方法），允許他們在邊緣地帶指導Agent 的行為；
- 第四步：最終，Agent 進步到能夠以越來越高的精度定義人類行動的階段，並且在如何分配資源方面僅需要極少的輸入。此時，人類僅被用於在意識形態上對齊系統，並防止其行為偏離最初的目標函數。
在這個例子中，加密原語（Crypto primitives）和資本市場為Agent 提供了三個獲取資源和擴展能力的關鍵基礎設施：
第一，全球支付軌道；
第二，無許可的勞動市場，用於激勵勞動和指導貢獻者；
第三，資產發行和交易基礎設施，這對於資本形成以及下游的所有權和治理是必不可少的。
當人類輸入減少時，會發生什麼？
在2000 年代初期，國際象棋引擎取得了巨大進步。透過先進的啟發式演算法、神經網路和不斷增加的計算量，它們變得幾乎完美無缺。現代引擎如Stockfish 、 Lc0和AlphaZero的變體，已經遠遠超出了人類的能力，人類的輸入很少能增加價值，而且在大多數情況下，人類還會引入引擎本身不會犯的錯誤。
類似的軌跡也可能在Agent 系統中上演。隨著我們透過與人類協作者的反覆迭代來精煉這些Agent，可以想像在長遠來看，Agent 會變得非常稱職且與其目標高度一致，以至於任何戰略性的人類輸入價值都趨於零。
在這樣一個Agent 能夠持續處理複雜問題而不需要人類幹預的世界裡，人類的角色面臨著降級為「被動觀察者」的風險。這是AI 毀滅論者（AI doomers）的核心恐懼（然而，目前尚不清楚這種結果是否真的可能發生）。
我們正站在超級智慧（Superintelligence）的邊緣，而我們之中的樂觀主義者更希望Agent 系統保持為人類意圖的延伸，而不是演化出自身目標的實體，或在沒有監管的情況下自主運作。在實踐中，這意味著人類身分（Personhood）和判斷力（權力和影響）必須保持在這些系統的中心。人類需要對這些系統擁有強大的所有權和治理權，以確保能夠保留監督權，並將這些系統錨定在人類的集體價值中。
為我們的Agent 未來準備“鏟子”
技術的突破會導致經濟進步的非線性成長，而周圍的系統往往在世界調整過來之前就已經崩潰。 Agent 系統的能力正在飛速提升，加密原語和資本市場已成為急需的協調基質，既用於推進這些系統的構建，也用於在它們融入社會時設置護欄。
為了讓人類能夠為Agent 系統提供戰術支援和主動指導，我們預計會出現以下「賣水人（Picks-and-shovels）」的機會：
- Agent 證明（Proof-of-agenthood）+ 人格證明（Proof-of-personhood）： Agent 缺乏身分或財產權的概念。作為人類的代理人，它們依賴人類的法律和社會結構來獲得代理權。為了彌補這一差距，我們需要針對Agent 和人類的穩健身分系統。一個數位證書註冊表可以讓Agent 建立聲譽、累積憑證，並透明地與人類及其他Agent 互動。同樣，像Humancode和Humanity Protocol這樣的人格證明原語，為防禦這些系統中的惡意行為者提供了強大的人類身分保證。
- 勞動市場和鏈下驗證原語： Agent 需要知道它們指派的任務是否按照其目標完成。允許Agent 系統創建任務懸賞、驗證完成情況並分配報酬的工具，是Agent 調解的任何有意義經濟活動的基石。
- 資本形成與治理系統： Agent 需要資本來解決問題，需要製衡機制來確保它們的行為符合定義的客觀函數。為Agent 系統獲取資本的新型結構，以及整合了金融利益和勞動貢獻的新型所有權與控制形式，將在未來幾個月成為一個豐富的探索空間。
我們正在積極尋找並投資人類與Agent 協作堆疊中的這些關鍵層。如果你正在這領域深耕，請聯絡我們。
